Internationaal uitbreiden zonder een groot vertaalteam: dat is wat AI-ondersteunde meertalige contentproductie mogelijk maakt. Maar de aanpak is bepalender dan de technologie. Dit is hoe een lancering in zeven talen eruitzag.
Een softwarebedrijf wilde zijn product gelijktijdig lanceren in zeven Europese markten. Het beschikbare content-team bestond uit drie personen. Professionele vertalers inhuren voor alle talen zou de lancering zes maanden vertragen. De keuze voor AI-ondersteunde vertaling met lokalisatie maakte een simultane lancering mogelijk.
De contentbehoefte voor de lancering was aanzienlijk: een volledig gelokaliseerde website (circa 80 pagina's), onboardingmateriaal voor nieuwe gebruikers (15 documenten), marketingmateriaal voor elk kanaal en klantenservice-FAQ's per markt.
In totaal betrof het circa 120.000 woorden content die in zeven talen beschikbaar moest zijn: Engels, Duits, Frans, Spaans, Italiaans, Zweeds en Nederlands. Met traditionele vertaling en review een half jaar werk. Met AI-ondersteuning: zes weken.
De eerste en belangrijkste keuze was het onderscheid tussen vertaling en lokalisatie. Vertaling zet tekst om van taal naar taal. Lokalisatie past content aan voor de culturele en commerciële context van een specifieke markt.
Voor de kernpagina's van de website en het marketingmateriaal was lokalisatie nodig, geen alleen-vertaling. Dat betekende:
Stap 1: Brontekst optimaliseren: voordat AI de tekst vertaalde, werd de broninhoud herzien op constructies die slecht vertalen: idioom, lange zinsstructuren, cultureel gebonden humor. Een schone, heldere brontekst leidt tot betere AI-vertalingen.
Stap 2: AI-vertaling: het vertaalmodel (in dit geval DeepL in combinatie met GPT voor bewerkingen) vertaalde de geoptimaliseerde brontekst naar alle zeven talen.
Stap 3: Lokale review: voor elke taal was één native speaker ingehuurd als freelancer voor een reviewronde. Deze persoon beoordeelde niet elke zin, maar focuste op kritische pagina's: homepagina, productpagina's, prijspagina en onboarding.
Stap 4: Terminologiebeheer: een gedeeld glossarium van merkspecifieke termen, productnamen en technische termen zorgde voor consistentie over alle vertalingen.
De aanpak werkte bijzonder goed voor informatieve content: FAQ's, helpartikelen, gebruikersdocumentatie. AI-vertaling van dit type content had minimale menselijke correctie nodig en leverde kwalitatief vergelijkbaar werk als een professionele vertaler.
De tijdsbesparing was aanzienlijk: zes weken in plaats van zes maanden voor de volledige contentset.
De marketingteksten voor de Duitstalige markt moesten bijna volledig worden herschreven. De AI-vertaling was grammaticaal correct maar miste de directe, zakelijke toon die in de B2B-markt in Duitsland gebruikelijk is. De freelance reviewer signaleerde dit vroeg, waardoor dit tijdig gecorrigeerd kon worden.
Voor het Italiaans waren er problemen met de vertaling van technische productterminologie: het model koos soms voor generieke termen in plaats van de geaccepteerde branchenorm. Een aangevuld glossarium loste dit grotendeels op.
Na lancering was een onderhoudsproces nodig voor updates. Elke aanpassing aan de brontekst moest worden doorgevoerd in alle zeven talen. Dat werd deels geautomatiseerd: bij wijzigingen genereerde het systeem automatisch nieuwe vertalingen die in een reviewwachtrij kwamen.
Een meertalige lancering in zeven talen tegelijk is haalbaar met een klein team als de aanpak goed is ingericht. Het verschil zit niet in de kwaliteit van het AI-model, maar in de voorbereiding: schone bronteksten, een goed glossarium en lokale review voor kritische content.
Mach8 helpt organisaties bij meertalige contentproductie met AI. Bekijk onze meertalige contentdienst of neem contact op.
Wij helpen je van strategie naar implementatie. Plan een vrijblijvend gesprek.
Plan een gesprek